[Podcast] Comment fonctionne le marketing digital au 21ème siècle ?

Interviewé par l’excellent Laurent Haug dans le cadre de son podcast BeMyGuest, mon coéquipier Blaise Reymondin et moi-même tentons d’expliquer notre métier et comment celui-ci est en perpétuelle évolution, bousculé par la montée en puissance de l’intelligence artificielle, entre autres.

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Résumé de l’épisode

Est-ce que l’intelligence artificielle vous pique votre boulot ?

Non, pas vraiment. Mais c’est indéniable qu’elle le change! C’est quelque chose que l’on vit au quotidien: nous sommes poussés par les algorithmes intelligents à nous réinventer dans notre propre métier.

C’est un fait, une partie de notre travail est désormais mieux faite par des machines, en toute logique nous devons lui céder cette partie et nous adapter en utilisant le temps récupéré pour réaliser d’autres tâches, à plus grande valeur ajoutée. Humaine.

Que font ces algorithmes et comment ça se passe concrètement ?

Ils nous aident majoritairement dans 2 domaines : le ciblage et la distribution des messages.

Pour le ciblage, ils nous aident à déterminer les profils de personnes qui ont le plus de probabilité de réaliser l’objectif souhaité par nos clients, par exemple:

• télécharger une brochure
• remplir un formulaire
• réaliser un achat
• etc…

Sous le capot, l’intelligence artificielle analyse dans un premier temps les personnes qui réalisent ces actions et elle dresse ensuite un profil type (géographie, type d’appareil, sexe, âge, historique de navigation, centres d’intérêt, etc.)

Dès lors, elle comparera en temps réel le profil des personnes ciblées (qui font des recherches, qui voient une bannière ou une vidéo) avec le profil type, puis elle modulera les enchères en fonction de la pertinence entre les deux (et donc de la probabilité de résultat).

En ce qui concerne les messages, l’intelligence artificielle nous aide en identifiant les meilleurs messages selon les différents types de personnes.

Concrètement, nous lui donnons un tas de messages qui correspondent aux différentes motivations des différents acheteurs potentiels et à différentes façons de les exprimer.

Grâce à ça, elle va pouvoir confronter les différents messages aux différents profils des personnes potentiellement intéressées.

Par l’analyse systématique des résultats et des modélisations mathématiques, elle apprendra quels messages fonctionnent le mieux avec quel type de profil.

Et elle nous assistera ensuite sur la délivrance des messages afin de maximiser leur pertinence et la performance de la campagne. 

Cela va créer un phénomène de « black box » ou finalement ce qui est important ce sont les « inputs » créatifs que l’on va donner au début ainsi que le périmètre et les objectifs à atteindre.

Ainsi, ce qui se passe au milieu demeure du registre de la « boîte noire ». A tel point que même nos contacts chez Google (leader dans le domaine de l’IA) ne savent pas vraiment nous expliquer ce qu’il s’y passe, comment ça marche.

On devra enfin réanalyser par-dessus tout ça pour extrapoler des enseignements et pouvoir conseiller nos clients sur la manière d’améliorer leur offre.

C’est une boucle d’apprentissage itérative continue, avec pour objectif final d’aider nos clients à s’améliorer sans cesse et donc à générer toujours plus.

Votre métier s’automatise et pourtant vous semblez très occupés. C’est quoi votre métier et pourquoi vous êtes deux ? Vous êtes complémentaires ? Si oui, comment ?

On est très complémentaires et on a aussi chacun nos domaines d’expertises différenciés.

En général, Bruno intervient au tout début de la chaîne.

Il faut comprendre qu’aujourd’hui le nerf de la guerre, c’est la donnée. Tout simplement parce que le fuel qui fait avancer les algorithmes, ce sont les données.

Bien que Google possède les données et les mette à disposition des annonceurs utilisant sa plateforme (de manière anonymisée), les meilleures données demeurent celles de nos clients:

• qui vient sur leur site ?
• qui sont les personnes qui ont réaliser les actions attendues ?

C’est là que Bruno intervient en mettant en place un système de tracking, c’est-à-dire un système de mesure de toutes les interactions des utilisateurs sur un site  web.

Cela permet de relier les actions réalisées aux publicités, mais aussi de nourrir l’intelligence artificielle pour qu’elle puisse faire son travail (comme expliqué juste avant).

Blaise intervient ensuite pour créer des messages à haute efficacité, tant pour les publicités que sur les sites internet de nos clients. Et il y a beaucoup à faire dans cette phase à la fois créative et analytique.

En effet, pour la plupart, les sites internet qui sortent des agences web ne sont pas assez efficaces.

Nous sommes dans une véritable guerre de l’attention et ils ne semblent pas l’avoir vraiment compris. Trop souvent, ils présument que le visiteur qui arrive sur un site va consacrer 20 minutes  de son temps pour comprendre ce que fait l’entreprise (comment elle répond à son problème).

En réalité c’est une course contre la montre. On doit capter l’attention dans les 3 premières secondes pour gagner le droit d’être considéré.

On manque aujourd’hui ce qu’on appelle le positionnement à l’heure du client connecté. Un client connecté n’a pas le même comportement qu’il y a 30 ans; il est pressé, constamment dans l’urgence, il lit tout en diagonale et donc forcément une page web parmi tant d’autres. Son attention est proche de zéro.

La page d’atterrissage doit donc très vite capturer cette attention avec une proposition de valeur forte, capable de rassurer le visiteur sur le fait qu’il est au bon endroit, qui lui confirme rapidement qu’il trouvera ici ce qu’il est venu chercher (son bénéfice), et pourquoi il faudrait acheter « chez moi » plutôt que chez un autre (la différenciation).

Ensuite, tout doit être pensé pour sortir légitimement le visiteur de l’anonymat (dans une logique de CRM) pour qu’il vous contacte. Car si elle ne le fait pas, vous aurez payé pour un visiteur sans aucun capital en retour.

Ces deux étapes (tracking et optimisation des messages) sont des étapes préliminaires obligatoires avant de lancer des campagnes.

Est-ce que vous arrivez à relier ce qui est fait sur un site ou le fait que quelqu’un ait vu une publicité avec un achat dans la vie réelle, en magasin par exemple ?

C’est l’un des grand enjeux.

En ligne, on arrive à rattacher toutes les pièces, à suivre tout ce qui se passe et à mesurer très bien la performance et le retour sur investissement des publicités.

En ce qui concerne « la vie réelle » ça reste encore compliqué. Du moins pour le moment.

Les grands acteurs comme Facebook et Google ont suivi et analysé des millions de personnes volontaires pour comprendre et modéliser leur comportement d’achat dans la vie réelle après avoir vu des publicités en ligne.

Ils ont pu en tirer des modèles mathématiques et créer des algorithmes qui sont capables de nous donner avec de plus en pus de précision l’impact des publicités en ligne sur les achats hors ligne.

Ils nous permettent également d’importer en ligne les interactions hors ligne et s’occupent de faire matcher les personnes.

Ce n’est pas encore parfait, mais parions que ça le sera dans les 2 années à venir.

Est-ce que vous êtes capables de savoir à l’avance comment une campagne va marcher ?

On a quelques outils à disposition pour faire des diagnostics, mais ils sont assez grossiers. On a aussi des années d’expériences avec des clients dans de nombreuses industries.

A vrai dire, il y a trop de variables pour pouvoir le prédire correctement :

• Comment le marché va réagir à l’offre ? aux messages ? à la proposition de valeur ?
• Quelle est la pression concurrentielle ? le niveau de sophistication des concurrents ?

Donc on va systématiquement proposer une première phase (3 mois généralement) dans laquelle on crée un laboratoire expérimental, opérationnel, à des coûts limités et maîtrisés.

Avec un budget d’environ 5’000 CHF on arrive à tester un marché, et nous rendre compte si l’on pourra ensuite porter l’expérimentation à grande échelle, de manière rentable pour notre client (et se diriger alors vers une phase 2).

Ca arrive que vous disiez à quelqu’un que ça ne marche pas, qu’on ne va pas le faire ?

Ca arrive assez souvent qu’on dise qu’on ne démarre pas. Par exemple, si l’on sent que le projet n’est pas assez mature, que ce soit dans le produit ou sa présentation.

Nous nous rémunérons à la performance et par conséquent, la phase expérimentale nous permet de jauger si ça va être intéressant pour le client comme pour nous mêmes.

Ou va le marché publicitaire ? Comment va évoluer la relation entre consommateur et publicité dans les années à venir ? Pourrait-il y avoir un nouveau modèle qui remplacerait la publicité ?

Question difficile… 😅Ca bouge vers la protection des données :

• le RGPD en Europe en 2018
• la LPD en Suisse prévue en fin 2019
• le California Consumer Privacy Act qui pourrait arriver en 2020

C’est clair qu’on commence à en avoir marre d’entendre des scandales liés à l’utilisation des données personnelles et donc on veut pouvoir regagner du pouvoir la-dessus.

Ce qui signifie pour nous, marketeurs, nous enlever un peu de pouvoir et nous encadrer un peu plus.

Ce qui nous pose inévitablement de nouveaux challenges. Mais il faut le voir comme un progrès!..

Pour le reste, difficile pour l’instant d’envisager un modèle différent qui viendrait remplacer la publicité, aucune alternative sérieuse ne semble émerger pour le moment.

Est-ce que ces régulations ont fondamentalement changé votre métier ?

Non, mais il l’a encadré. Et c’est bénéfique. Mais on est encore aux balbutiements de tout ça.

On a l’impression quand même que les GAFA (en fait Google, Facebook, Microsoft et Amazon) ont déjà une longueur d’avance sur l’analyse des signaux qui permettent le ciblage publicitaire et qu’ils doivent doucement rigoler des régulations.

Par exemple, les régulations parlent beaucoup de cookies mais on sait qu’ils les utilisent de moins en moins parce qu’ils ont d’autres sources de données propriétaires.

Aujourd’hui, est-ce que vous voyez d’autres plateformes peu connues qui émergent et qui seraient des opportunités pour les annonceurs ?

Les choses évoluent sans arrêt, c’est clair.

Google et les moteurs de recherche en général ça reste incontournable. Le volume de recherches continue d’augmenter.

On est passé de recherches sur l’ordinateur la journée et le soir à des recherches effectuées tout le temps sur les appareils mobiles.

Et on se dirige vers encore plus de recherches avec les interfaces vocales. Très bientôt on parlera à sa voiture, son frigo, etc.

Ou sera la place de la pub la-dedans ?

Elle sera toujours à la même place sur les ordinateurs et les mobiles.

Par contre, pour les recherches vocales, certains brevet déposés par Google (celui-ci et celui-là notamment) montrent comment nous passons gentiment dans l’ère de l’assistant intelligent (objectif affiché par Google depuis un moment).

De par nos recherches, Google nous diagnostiquera sur le marché pour tel produit (basé sur l’analyse du comportement de millions d’autres utilisateurs).

Il fera ensuite tout pour nous aider à réaliser nos achats le mieux possible, le plus vite possible, tout en poussant/suggérant les annonceurs qui présentent une offre qui répond à ce que nous cherchons.

Note : pour ceux qui souhaitent en savoir plus, j’ai écris et décrypté tout ça en détail ici.

Mais revenons aux plateformes. Est-ce que la pub aujourd’hui ce n’est que Google et Facebook ou est-ce qu’il y a d’autres plateformes ?

Ca évolue. Facebook avait un succès fou il y a quelques années et on voit qu’ils sont en perte de vitesse aujourd’hui.

Heureusement pour eux, ils ont un relais de croissance avec Instagram. On a aussi Snapchat sur la cible des jeunes.

C’est sûr que Facebook et Google sont les plus plateformes les plus matures, mais ça ne veut pas dire qu’il n’y a pas d’opportunités ailleurs.

Je pense à Twitch par exemple, qui explose auprès des adolescents et qui a déjà été téléchargé par des millions de personnes à travers le monde. Amazon aussi (qui arrive en Suisse bientôt) ou l’offre publicitaire est en train d’exploser.

Après, tout est une histoire de cible, d’offre et d’ou est-ce que l’on va aller chercher cette cible…

Les cibles fréquentent des endroits différents et c’est aussi notre job de bien connaître les différentes plateformes, qui les utilise et de pouvoir ainsi aiguiller nos clients vers les plateformes adéquates.

Il faut faire de la veille, être innovant et faire des tests. Il y a plein de trucs à essayer, et à moindres coûts.

Finalement, c’est quoi être marketeur au 21ème siècle ?

Pour Blaise, c’est être un précurseur de ce qui va arriver dans de nombreux métiers (comptables, juristes, médecins) : devenir un dresseur d’intelligence artificielle.

Notre rôle réside à superviser efficacement les algorithmes dans leur auto-apprentissage pour qu’ils atteignent leurs objectifs, qu’ils évitent les biais, et qu’au final les résultats soient « scalable » et reproductibles dans la durée.

Pour Bruno, c’est un tunnel :

1. On est chercheur de pétrole : quels sont les données que l’on va devoir générer pour nourrir l’intelligence artificielle ?
2. On est superviseur pour s’assurer qu’elle va dans la bonne direction et qu’elle ne dévie pas.
3. On est analyste parce qu’on doit comprendre et conseiller nos clients au mieux sur leur offre

Au final, c’est plus de conseil et d’accompagnement pour aider les entreprises soit à échouer plus vite, soit à réussir davantage.